Estudio de procesos y herramientas aplicables a la generalización vectorial de entidades lineales.

Abstract

Se presenta un estudio de algoritmos que ofrecen resultados óptimos en cuanto a lo que a la generalización
vectorial de entidades lineales se refiere. Este estudio se encuentra dentro del marco del proyecto CENIT España
Virtual para la investigación de nuevos algoritmos de procesado cartográfico.
La generalización constituye uno de los procesos cartográficos más complejos, cobrando su mayor importancia a
la hora de confeccionar mapas derivados a partir de otros a mayores escalas. La necesidad de una generalización se
hace patente ante la imposibilidad de representar la realidad en su totalidad, teniendo ésta que ser limitada o
reducida para la posterior elaboración del mapa, manteniendo, eso sí, las características esenciales del espacio
geográfico cartografiado. La finalidad, por tanto, es obtener una imagen simplificada pero representativa de la
realidad.
Debido a que casi el ochenta por ciento de la cartografía vectorial está compuesta por elementos lineales, la
investigación se centra en aquellos algoritmos capaces de procesar y actuar sobre éstos, demostrando además que
su aplicación puede extenderse al tratamiento de elementos superficiales ya que son tratados a partir de la línea
cerrada que los define.
El estudio, además, profundiza en los procesos englobados dentro de la exageración lineal que pretenden
destacar o enfatizar aquellos rasgos de entidades lineales sin los que la representatividad de nuestro mapa se vería
mermada. Estas herramientas, acompañadas de otras más conocidas como la simplificación y el suavizado de
líneas, pueden ofrecer resultados satisfactorios dentro de un proceso de generalización.
Abstract:
A study of algorithms that provide optimal results in vector generalization is presented. This study is within the
CENIT project framework of the España Virtual for research of new cartographic processing algorithms.
The generalization is one of the more complex mapping processes, taking its greatest importance when preparing
maps derived from other at larger scales. The need for generalization is evident given the impossibility of
representing whole real world, taking it to be limited or reduced for the subsequent preparation of the map, keeping
main features of the geographical space. Therefore, the goal is to obtain a simplified but representative image of the reality.
Due to nearly eighty percent of the mapping vector is composed of linear elements, the research focuses on
those algorithms that can process them, proving that its application can also be extended to the treatment of
surface elements as they are treated from the closed line that defines them.
Moreover, the study focussed into the processes involved within the linear exaggeration intended to highlight or
emphasize those features of linear entities that increase the representativeness of our map. These tools, together
with others known as the simplification and smoothing of lines, can provide satisfactory results in a process of
generalization.